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基于兴趣认知的垃圾邮件过滤技术研究的任务书
任务书：
一、研究背景
随着互联网的不断发展，电子邮件已经成为人们日常生活和工作中不可或缺的通信工具。然而，随之而来的问题是垃圾邮件泛滥，成为了电子邮件用户的一个重要难题。垃圾邮件既占用用户的邮件存储空间，又影响用户的工作效率和体验。现有的垃圾邮件过滤技术虽然已经取得了较好的效果，但是仍然存在一些局限性，例如误判率高、漏判情况出现等问题。基于此，需要进一步研究有效的垃圾邮件过滤技术，降低误判率，提高过滤准确率，提升用户体验。
二、研究目标
本研究旨在探索一种基于兴趣认知的垃圾邮件过滤技术，重点研究以下问题：
1.如何提取用户的兴趣特征？
2.如何建立用户兴趣特征模型？
3.如何将用户兴趣特征模型和邮件特征模型相结合，实现更加精准的垃圾邮件过滤？
4.如何评估基于兴趣认知的垃圾邮件过滤技术的有效性和准确性？
三、研究内容
1.查阅相关文献，深入了解垃圾邮件过滤技术的发展现状和局限性，分析当前存在的问题和挑战。
2.针对兴趣认知理论，探讨其在垃圾邮件过滤中的应用，设计实现一种基于兴趣认知的垃圾邮件过滤技术，包括特征提取、模型建立和过滤算法等各个方面。
3.设计并实现实验，对比分析基于兴趣认知的垃圾邮件过滤技术和其他常用的过滤技术的过滤效果，评估其准确性和有效性。
4.总结研究成果，撰写相关论文，提交学术期刊或国际会议，进行学术交流。
四、研究方法
1.查阅相关文献，深入了解国内外垃圾邮件过滤技术的研究现状和应用状况，总结优缺点，明确研究方向和目标。
2.设计一个基于兴趣认知的垃圾邮件过滤算法，包括创建用户兴趣特征模型，邮件特征提取，相似度计算，和垃圾邮件的分类。
3.采用常用邮件数据集，对比分析基于兴趣认知的垃圾邮件过滤技术和查询词匹配算法、规则过滤算法等常用的过滤技术的准确性、误报率和漏报率等性能指标。
四、预期成果
1.能够提出一种基于兴趣认知的垃圾邮件过滤技术，并设计并实现相关算法。
2.能够对比分析基于兴趣认知的垃圾邮件过滤技术和其他技术的性能，评估其准确性和有效性。
3.能够撰写相关的学术论文，并提交在线或印刷版的期刊或国际会议，并参与学术交流。